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1.玩的算算法就是心跳 —— 使用 PulseSensor 脉搏传感器测量心率
2.G.711编码原理
3.有码变高清！连头发都能还原的法源AI马赛克修复神器出现了
4.“ADPCM”是什么意思？
5.AI去AV马赛克，开发者被抓了
6.GitHub 标星 1W，下载推荐三个可以去除马赛克得开源项目：PULSE、算算法TecoGAN、法源Depix

玩的下载绿盟gom插件源码就是心跳 —— 使用 PulseSensor 脉搏传感器测量心率

       深入探索脉搏世界 —— PulseSensor 在STMF上的应用

       PulseSensor，作为一款用于心率检测的算算法光电传感器，以其开源特性在 Arduino 项目中广受欢迎。法源本文将带您通过STMF的下载 ADC 模块，从硬件配置到心率算法，算算法再到实际操作，法源全方位解读其在单片机上的下载应用，体验心跳的算算法测量过程。

       该传感器的法源特点包括：供电电压3.3~5V，采用光反射信号（PPG）检测，下载输出模拟信号范围0~VCC，电流消耗约为4mA（5V下）。其工作原理是利用人体血管脉动影响的透光率变化，经过滤波和放大，转化为模拟电压，单片机再将此信号转换为数字信号，计算出心率。

       硬件连接方面，只需将传感器的S、VCC和GND引脚与STMF的PA2、电源和地线相连。配置ADC时，选择位分辨率，视频网站源码2018单次转换，并采用APB2时钟的6分频，确保数据准确性。通过定时器控制ADC转换，然后进行数据处理，如十次AD转换值排序和平均值计算。

       验证数据准确性时，我们通过串口打印传感器输出的电压值，观察波形的波动。当通过遮挡传感器测量面的绿光，清晰可见的波峰波谷表明ADC已正常工作。

       计算心率的核心是处理相邻脉搏的时间间隔（IBI），通过测量两次脉搏之间的时间，除以得到BPM。识别有效脉搏的波峰是一项挑战，需要动态调整阈值以适应不同信号强度。特征点的选择是识别关键，官方推荐算法中选取信号上升到振幅一半的位置。

       在实际代码实现中，通过数据缓存和条件语句检测特征点，实时计算并打印心率值。最后，利用官方提供的Processing上位机，可以实时查看心率图和相关数据，只需调整串口数据格式以匹配软件解析。

       尽管PulseSensor有一定的局限性，但通过编程过程，vbs定时任务源码我们可以更好地理解数据处理在实际应用中的重要性。这个过程不仅锻炼了编程技巧，也揭示了数据处理在可穿戴设备中不可或缺的角色。

G.编码原理

1、熟悉Ga/u两种格式的基本原理

2、熟悉两种压缩算法的实现步骤及提供源码实现

        G.是国际电信联盟ITU-T定制出来的一套语音压缩标准，它代表了对数PCM（logarithmic pulse-code modulation）抽样标准，是主流的波形声音编解码标准，主要用于电话。

        G. 标准下主要有两种压缩算法。

        G.将bit(uLaw)或者bit(aLaw)采样的PCM数据编码成8bit的数据流，播放的时候在将此8bit的数据还原成bit或者bit进行播放，不同于MPEG这种对于整体或者一段数据进行考虑再进行编解码的做法，G是波形编解码算法，就是一个sample对应一个编码，所以压缩比固定为：

        G.是将语音模拟信号进行一种非线性量化， 详细的资料可以在ITU 上下到相关的spec 。下面主要列出一些性能参数：

        G.（PCM方式）

        算法原理：

        A-law的公式如下，一般采用A=.6

        画出图来则是如下图，用x表示输入的采样值，F(x)表示通过A-law变换后的采样值，y是对F(x)进行量化后的采样值。

        由此可见

        对应反量化公式(即上面函数的反函数)：

        G.A输入的是位（S的高位），这种格式是经过特别设计的，便于数字设备进行快速运算。

        A-law如下表计算。

        示例：

        输入pcm数据为，二进制对应为（ ）

        二进制变换下排列组合方式（0 ）

        1、获取符号位最高位为0，取反，s=1

        2、获取强度位，查表，编码制应该是eee=

        3、获取高位样本wxyz=

        4、组合为，逢偶数为取反为，得到E6

        使用在北美和日本，输入的是位，编码算法就是查表，计算出：基础值+平均偏移值

        μ-law的公式如下，μ取值一般为

        相应的μ-law的计算方法如下表

        示例：

        输入pcm数据为

        1、取得范围值，查表得 + to + in intervals of

        2、得到基础值为0xA0

        3、得到间隔数为

        4、得到区间基本值

        5、当前值和区间基本值差异-=

        6、偏移值=/间隔数=/，取整得到

        7、输出为0xA0+=0xAC

        A-law和u-law画在同一个坐标轴中就能发现A-law在低强度信号下，精度要稍微高一些。

        实际应用中，我们确实可以用浮点数计算的方式把F(x)结果计算出来，然后进行量化，但是这样一来计算量会比较大，实际上对于A-law（A=.6时），是采用折线近似的方式来计算的，而μ-law（μ=时）则是段折线近似的方式。

        G尽管是一种非常古老的话音编码算法，原理和计算也比较简单，但是其中用到的一些基本原理同样在其他编码算法中得到了应用，对其进行深入的了解有助于更好的理解其他的算法。

有码变高清！连头发都能还原的AI马赛克修复神器出现了

       在数字世界中，马赛克仿佛一把双刃剑，既保护着我们的隐私，又在某些场合成为美感的挑战。人们对它既爱又恨，一方面渴望掩盖个人信息，另一方面又渴望那些被马赛克遮盖的内容重见天日。有人甚至戏称马赛克为“文明的阻碍”，但这是否意味着我们能够轻易“去码”呢？

       许多人误以为，只要有技术，就能去除马赛克。然而，马赛克的奥秘并非如此简单。它的原理在于，选定一个像素区域后，取其中的一个像素颜色覆盖整个范围，其他像素信息则被永久性地抹去。这种信息的丢失是不可逆的，就像密码保护的账号，轻易破解不等于真正的密码。

       尽管市面上充斥着号称“去马赛克”、“还原马赛克”的工具，但大多数只是汽车类网文php源码打着这样的旗号，实际效果并不尽如人意。直到AI技术的飞速发展，尤其是图像识别领域的突破，一种名为SR超分辨率的AI去马赛克工具应运而生。高分辨率的蕴含丰富细节，AI通过精准理解像素是线条还是色彩过渡，逐步填补缺失，将模糊的图像提升到高清级别。

       以前，我们只能从低分辨率到低，而AI却能逆向操作，将模糊的马赛克像素“画”出更清晰的图像，如杜克大学的PULSE算法，它并不单纯地通过“脑补”填充像素，而是生成高清大图后降低分辨率，寻找与原图最匹配的版本。这项技术在医学、显微镜等领域有广泛的应用，例如，即使面部被重重马赛克覆盖，也能在细节上实现神还原，包括眉毛、睫毛、毛孔等。

       然而，值得注意的是，PULSE算法生成的虚拟现实教学源码是虚拟面孔，而非真实身份的复原，因此在身份识别上并无实际用途。尽管如此，这项技术的进步无疑为许多领域带来了新的可能性，但目前仍存在一定的局限性。网友们已经将这项技术玩得不亦乐乎，创造出各种魔性的人脸图像。

       总的来说，尽管AI去马赛克技术已经取得显著进步，但我们仍需明确，目前的技术尚未达到真正意义上的“去码”。马赛克作为隐私保护的有效手段，依然安全可靠。随着技术的不断发展，我们期待未来的去马赛克工具能带来更多的惊喜，但眼下，打码仍是保护个人信息的最佳选择。

“ADPCM”是什么意思？

       ADPCM，即Adaptive Differential Pulse Code Modulation的缩写，中文直译为“自适应差分脉冲编码调制”。这是一种在电信通信领域广泛应用的高效语音编码算法，通过自适应量化和预测技术对脉冲编码调制信号进行压缩。其英文流行度高，常用于语音信号的编码和压缩，如在RPE-LTP方案中的应用，以及与Mozer语音编码算法结合的改进方案。

       该算法的核心在于其自适应性，可以根据输入信号实时调整量化和预测策略，从而实现对语音信号的有效压缩。编码过程包括编码的概念和基本理论，以及具体的自适应量化和预测算法。ADPCM在电信、音频编码、数据传输等领域都有广泛应用，例如用于电话通信中的音频压缩，以减少带宽需求。

       总结起来，ADPCM是一种技术先进且实用的编码方法，其中文拼音为“zì shì yìng chā fēn mài chōng biān mǎ tiáo zhì”，在数字化语音处理中扮演着重要角色。尽管其信息来源于网络，但请注意，学习和交流时请自行甄别，确保信息的准确性和合规性。

AI去AV马赛克，开发者被抓了

       AI技术去除视频马赛克事件引起岛国内舆论关注。一位岁男性利用AI，购买软件后在网站上进行马赛克去除服务，并以“摆脱马赛克，享受清晰影片”为广告语吸引顾客。他按每部分钟的AV收取日元（约人民币），成本包括下载原版AV的日元和手工费日元（约人民币）。该男性提供服务共计次，非法获利约万日元（约人民币万）。被捕后承认上传张AI去除马赛克的成人图像，并贩售1万多段处理过的成人影片。警方指控其传播*秽物品和未经原制作公司授权擅自再加工，涉嫌侵害著作权。其实，AI还原技术与PS修图类似，只是通过AI令马赛克覆盖影像细致化，计算出原本颜色和形状。该事件引起关注，AI技术在不同领域的应用得到探讨，如英伟达与麻省理工学院、阿尔托大学合作的Noise2Noise项目在医疗领域应用，用于图像降噪，帮助医生查看更清晰的图像。此外，去除马赛克的软件如JavPlayer和PULSE受到关注，JavPlayer利用深度学习算法针对视频中的每一帧进行采样，通过AI运算还原马赛克像素点，但仅适用于薄码视频，还原效果与原图存在误差。杜克大学开发的PULSE算法通过生成高清大图，与原始图对比找出匹配度最高的图像，效果显著，但还原后的图像与原图存在较大误差。去除马赛克技术的应用广泛，不仅限于修复或视频，也适用于其他领域的图像处理。

GitHub 标星 1W，推荐三个可以去除马赛克得开源项目：PULSE、TecoGAN、Depix

       马赛克，人类文明的绊脚石，让许多经典作品失去原有的纯真与美好。但去除马赛克的技术，成为了一种新奇且实用的尝试。在开源社区中，有三个项目为去除马赛克提供了可能：PULSE、TecoGAN、Depix。这些项目利用先进的算法，尝试从马赛克中“脑补”出原图，为用户带来了新的解决方案。

       去除马赛克的挑战在于，马赛克的生成过程是不可逆的。但通过学习大量的数据，计算机可以模仿人类的视觉能力，对被打码的进行复原。这种技术背后的核心思想是生成对抗网络（GAN），它能够通过不断迭代，让生成器的“脑补”能力越来越强。

       其中，PULSE（Photo Upsampling via Latent Space Exploration）算法是基于GAN，通过增加像素点实现去码或高清化。这个算法已经开源，并且受到了广泛的欢迎，目前拥有4.6K的星标。

       另一个开源项目TecoGAN，以视频去码和超分辨率处理见长，目前在GitHub上有3.1K的星标。这个项目能够处理视频中的马赛克问题，并且通过集成到其他软件中，如JavPlayer，为用户提供了一种方便快捷的解决方案。

       通过这些开源项目的实现，用户可以探索去除马赛克的技术，体验AI在图像处理领域的强大能力。无论是PULSE还是TecoGAN，都为去除马赛克提供了一种可行的途径，使得和视频的原始内容得以恢复，为用户带来了更加真实的视觉体验。

图像超分：基于飞桨复现PULSE

       基于飞桨的PULSE图像超分复现项目，利用预训练的GAN进行自监督的高分辨率图像生成，通过探索生成模型的潜在空间来提升图像质量，特别适用于处理大比例的图像超分辨率任务。以下是项目的关键点：

       复现的PULSE方法主要利用预先训练的GAN，通过迭代优化latent vector，生成的HR图像在下采样后尽可能接近原始LR图像。在 celeba HQ 数据集中，x的经过次迭代，paddle版本的平均NIQE值优于torch版本，显示出更好的图像质量。

       项目的输入数据为x的CelebA-HQ人脸数据集，包含丰富的图像信息，可用于人脸生成、识别和编辑。数据集已附在项目中，只需解压后即可使用。

       要快速开始，可以通过在线notebook或终端运行run.py，代码结构清晰，包括styleGan的预训练模型、核心算法pulse.py、损失函数和优化器等模块。你还可以根据需要调整参数以优化模型表现。

       模型信息方面，项目提供了详细的代码结构和参数说明，方便用户理解和操作。